본 논문에서는 지한 탐사용 레이더를 이용한 특정 산란체의 간단한 탐지 방법을 제안하였다. 기본 원리는 매설된 특정 산란체를 기준으로 하여 몇 가지 크기와 모양 및 전기적 특성이 유사한 산란체들로부터 발생되는 산란신호의 차이를 상관함수(correlation function)을 이용하여 탐지하는 것이다. 산란체가 매설된 지하매질로는 레이더의 동작 주파수에 다른 분산과 손실 등의 전기적 특성 변화를 시뮬레이션에 반영하기 위하여 다항 Debye 모델이 사용되었다. 지상 및 지하 매질에서의 3차원 전파(電波) 전파(傳播) 시뮬레이션을 위한 EDTD 방법을 사용하였다.
한해 누수로 인하여 많은 양의 상수가 소실되고 있어 국가 재정낭비를 초래하고 있다. 이는 관의 노후화와 지반침하에 의한 파이프의 파손 둥 여러 요인에 의해 발생하는 것으로 누수를 예측하여 탐지하는 것은 매우 어렵다. 현재 누수를 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만 현실적인 제약과 경험자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 정확한 누수 위치를 찾을 수가 없었다. 본 논문에서는 종래의 누수탐지 방법의 단점을 획기적으로 보완하여 지하에 매설된 상수도 관망을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 누수탐지 모니터링 시스템을 제안하였다 또한 제안된 시스템을 GIS상에서 실험함으로서 효율성과 정확성을 입증하였다.
지하에 매설된 각종 시설물의 위치 및 깊이를 조사하기 위한 비파괴적인 조사방법으로 GPR(Ground Penetrating Radar; 지하투과레이다; 지하레이다) 탐사법이 국내외적으로 많이 활용되고 있으나, 가탐심도가 일반적적로 5m이내로서 낮으며, 지하매질이 불균질하거나 점토, 염분, 자갈 등이 많은 곳 및 주변의 전자기적 잡음이 심한 곳에서는 조사가 안 되는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 비파괴 GPR 탐사법의 제약을 극복하고자 일반적인 매설심도(물리탐사적으로는 얕은 곳)에 위치한 지하매설물임에도 불구하고 탐지가 안 되는 지역을 선정하여, 토질분석에 의해 탐사가 되지 않는 원인규명과 함께 효과적으로 지하매설물을 탐지할 수 있는 새로운 비파괴 전자(電磁) 탐사법을 제시하였다. 본 연구에서는 2kHz-4MHz 대역의 지하조사를 위한 고주파수대역 전자탐사법을 개발, 적용하였다. 고주파수대역 전자 탐사는 주파수대역 탐사이며 인공적으로 에너지원(源)을 방출하는 능동적인 탐사법으로서 가탐심도는 약30m 정도이다. 서로 수직한 전기장과 자기장을 측정하여 임피던스를 계산하며, 이로부터 측점 하부의 수직적인 전기비저항 분포를 해석하게 된다. 또한, 비접촉 용량전극을 채택하여 측정시간을 대폭 줄일 수 있을 뿐만 아니라 콘크리트, 아스팔트 및 잡석으로 포장된 지역에서도 조사가 용이하며, 신호중첩에 의해 고압선 등에 의한 잡음을 감소시킬 수 있게 되었다. 다른 탐사방법으로는 발견할 수 없었던 지하매설관에 대해서 본 고주파수대역 전자탐사를 성공적으로 정밀하게 적용할 수 있었다. 본 연구 결과를 지하매설물의 위치 및 깊이 확인을 위한 정밀 지하측량 지반조사 및 문화 유적지조사 등에 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
소형루프 전자탐사는 지하매질의 전기비저항 분포를 비파괴적으로 영상화하는 효과적인 탐사방법이다. 하지만, 측정자료에 대한 정량적인 해석과 심도별 단면을 획득하기 위해서는 측정자료의 품질이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소형루프 전자탐사 자료 획득 시 주변 배경잡음을 함께 측정하여 정량적 해석을 어렵게 하는 Bias noise를 제거하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 잡음의 영향이 크게 감소한 신뢰성 있는 자료를 획득할 수 있었다. 이와 함께 측정자료로부터 전기비저항 영상을 간단하게 산출할 수 있는 겉보기 비저항 산출기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 서로 다른 지하수위 조건을 가진 인공 모의지반 실험 사이트에 적용하였으며, 이를 통해 소형루프 전자탐사가 누수와 같이 지하수위 조건이 다른 지역을 탐지하는데 효과적인 방법임을 확인하였다.
휘발유와 같은 유기탄화수소계 오염 물질인 유류가 지하 분포 시, 불포화대에 분포하는 가스상(또는 증기상)유류와 지하수 포화대에 포획되어있는 잔류상 유류 오염 물질이 GPR(Ground Penetrating Radar)에 미치는 반응을 조사하기 위하여 모델 실험을 수행하였다. 모델 실험에는 모래와 자갈을 토양 매질로서 채운 탱크를 이용하였고, 유류 수송을 위한 매설 파이프 또는 지하 유류저장탱크로부터 유류의 누출을 모사하기 위하여 모델 탱크 바닥으로부터 물과 휘발유를 주입 또는 배출하여 지하수면의 상승과 하강을 유도하면서 다양한 상의 LNAPL지하분포를 모사하여 GPR 측정을 실시하였다. 본 연구 결과, 불포화대에서 매질의 수분함량 증가에 따른 레이다 파의 속도 감소를 보이는 민감한 GPR 반응이 관측되었으며, 지하수면의 상승과 하강에 따른 지하수면 위치 변화 관측에 있어서 GPR의 유용성이 입증되었다. 본 연구에서 모관대를 형성하고 있는 매질의 대수층에서는 실제 지하수면 대신 모관대의 상부가 지구물리학적 지하수면으로 탐지되었다. 또한 휘발유 주입 이후 형성된 불포화대내 가스상 LNAPL은 매질의 전기적 성질의 변화를 유도하여 레이다 파의 감쇠를 야기하는 GPR 반응을 나타내었다. 포화대 내의 잔류상 LNAPL에 대한 GPR 반응은 레이다 파의 매질내 속도 및 에너지 투과성을 향상시킴으로써 지하수면 상승으로 포화대에 포획된 잔류상 유류오염물질를 포함하는 대수층 지역의 탐지 가능성을 보여 주었다. 이는 유류오염물질이 지하수면 아래의 포화대에 잔류상의 형태로 분포하는 오염지역에서 GPR를 이용하여 유류오염지역을 탐지할 수 있는 새로운 탐사전략의 근거를 제공한다.
통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.
지하매설 상수도 배관의 누수는 사회적, 환경적 그리고 경제적 문제를 야기시킨다. 이러한 누수에 대한 적절한 대응책의 하나로서 배관의 누수지점에 대한 탐지 및 수리가 해당될 것이다. 누수음은 배관의 누수지점의 식별에 좋은 탐지원이다. 비록 청음봉, 청음기 또는 지상마이크로폰과 같은 누수음으로 누수지점을 탐지하는 몇 가지의 방법이 있어 왔지만, 과들은 이렇게 효율적인 도구들은 아니었다. 본 논문에서는, 좀 더 쉽고 효율적인 방법을 제공할 수도 있는 음향방출센서와 가속도계를 사용한 누수위치탐지를 다룬다. 누수지점 탐지를 위해 센서로부터의 입력신호에 대한 필터링, 신호처리 및 알고리듬을 기술하였다. 120 미터 길이의 배관이 실험을 위해 설치가 되었고, 실험결과들은 음향방출센서와 가속도계가 누수지점의 정밀탐지에 이용될 수 있음을 보여 주었다. 누수지점의 탐지에 극히 중요한 지하매설배관 속의 유체의 음파 전파속도에 관한 이론적 해석 또한 기술되었다.
인공 지하공동에 해당하는 폐갱도 탐지를 위한 고정밀중력탐사를 수행하였다. 수치모델링으로 중력탐사로서 폐갱도 탐지가 가능한지를 실험하였고, 전남 화순 탄광지역 인근에서 도로건설 예정지에 존재 가능성이 있는 폐갱도 탐지에 적용하였다. 탐사자료에 정밀지형보정과 비평활화 역산을 적용하여 지하공동에 해당하는 반응을 유추할 수 있었다.
최근 도심지 도로에서 빈번하게 발생하는 도로 파임의 주원인인 지하 공동의 발생을 파악하기 위해, 차량 부착형 지표투과레이더(GPR)를 통해 얻은 대량의 취득 자료를 효율적으로 처리하기 위한 기계학습 기반 공동 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 기계학습 자료 생성 시 단순한 영상 처리 기법들만 활용되고 있고, 탄성파 탐사나 GPR 자료 처리에 시도되었던 여러 기법들은 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 지하 공동의 탐지가 대부분 회절파의 탐지에 의해 이루어진다는 점에 착안하여 GPR 자료로부터 회절파를 분리하여 YOLO v5 모델을 이용한 도로 하부 공동 탐지 모델의 성능을 향상시켰다. 탄성파에서 개발된 기계학습 기반 회절파 분리 기법을 GPR 자료에 맞게 변형한 후, GPR 현장 자료에서 회절파를 분리하여 공동 탐지 모델의 입력으로 사용하였다. 서울시 공공 개방 GPR 자료를 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증한 결과, 회절파 분리를 이용했을 때 더 정확하게 공동 및 지하 구조물을 탐지하는 것을 확인하였다. 또한 제안된 회절파 분리 기법은 향후 GPR 탐사가 이용되는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전자유도 탐사는 매설관로에서 발생되는 자기장을 측정하는 탐사방법으로 하나의 관로만 매설되어 있는 경우에는 20 cm 이내의 높은 정확도를 보이지만, 탐지대상 관로 인근에 다른 관로가 매설되어 있으면 자기장의 교란으로 정확도가 감소한다. 본 연구에서는 지하매설물 탐지 정확도 향상을 위하여 대칭성을 이용하여 매설관로의 수평위치를 검증하는 방법과 에너지 크기 비교법과 삼각법을 이용하여 매설심도를 검증하는 방법에 대해 고찰하였다. 다음으로 현재 판매되는 전자유도 탐사장비가 별도의 저장장치를 가지고 있지 않아 측정자료의 분석이 불가능한 문제를 개선하기 위하여, Bluetooth 무선통신장치를 이용하여 측정자료를 저장하는 방법을 개발하였다. 마지막으로 두 개의 인접관로를 하나로 오인하는 문제점을 개선하기 위하여 현장모형실험을 통해 인접관로의 거리에 따른 분해능을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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